Innovationen zur Entwicklung automatisierter Fahrfunktionen
Digitalisierung beeinflusst Fahrzeugentwicklung
Flexibler und schneller auf wachsende Kundenwünsche reagieren. Mit dem Aufkommen von Smartphones Die Digitalisierung hat längst auch in der Automobilbranche Einzug gehalten. Sie sorgt jetzt bereits dafür, dass Autofahren für die Kunden zu einem völlig neuen Erlebnis wird. Assistenzsysteme übernehmen selbstständig verschiedene Fahrfunktionen, über die Informationssysteme können die Fahrer im Internet surfen oder ihre E-Mails beantworten. Ständig kommen neue Funktionen dazu. Die Ansprüche der Kunden wachsen, Vernetzung und Funktionsumfang werden zu einem immer wichtigeren Kaufargument. Bringt ein anderer Hersteller eine Innovation auf den Markt, sind Automobilhersteller heutzutage mehr denn je gefragt, schnell nachzuziehen, um nicht von der Konkurrenz abgehängt zu werden. Anders als früher treten Innovationen heute jedoch immer häufiger auf, und zwar in kürzeren zeitlichen Abständen. Damit beeinflusst die Digitalisierung auch die Art und Weise, wie Automobilhersteller ihre Fahrzeuge entwickeln. Prozesse müssen heutzutage um ein Vielfaches flexibler sein und zügig angepasst werden können.
Insbesondere die IT-Infrastruktur der Entwicklungsabteilungen wird vor große Herausforderungen gestellt: Riesige Datenmengen und komplexe Systeme sorgen für Probleme, die von Fachleuten gelöst werden müssen. In diesem Whitepaper werden eine Reihe von Innovationen vorgestellt, die zur Entwicklung und Absicherung automatisierter Fahrfunktionen notwendig sind.
Neue Fahrzeugkomponenten sorgen für neue Herausforderungen
Sehen und Hören mit Sensoren. Der Weg zum autonomen Fahrzeug beginnt mit den zum Teil bereits heute eingesetzten Fahrerassistenzsystemen (Advanced Driver Assistance Systems, kurz ADAS). Sie erfordern die Integration zahlreicher neuer Komponenten in das Fahrzeug – allen voran Sensoren: Die Augen und Ohren eines menschlichen Fahrers werden im autonomen Fahrzeug durch Sensorik ersetzt. Sensoren ermöglichen dem Fahrzeug, ein Bild der Umgebung zu generieren. Um auch bei Defekten und ungünstigen Umweltbedingungen wie Regen und Schnee eine Abbildung des Fahrzeugumfelds zu erhalten, ist eine redundante Auslegung der Sensoren erforderlich. Mit der Kombination mehrerer Sensortypen (Lidar, Radar, Kameras, Ultraschall) und der Fusion der erzeugten Sensordaten wird es möglich, das Umfeld sehr zuverlässig zu erfassen und entsprechend das Fahrverhalten des autonomen Fahrzeugs daraus abzuleiten.
Verarbeitung der Sensordaten. Die Verarbeitung der Sensordaten umfasst neben der Datenfusion insbesondere das Erkennen der Umwelt und die Ableitung entsprechender Fahrentscheidungen. Dazu werden leistungsfähige Rechner mit Artificial Intelligence (AI) genutzt, das heißt vorab trainierte neuronale Netze (Machine Learning). Die Sensordaten können an ein IT-Backend-System übertragen, dort verarbeitet und dann wieder an das Fahrzeug zurückgesendet werden. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, zum Beispiel die Zusammenführung der generierten Daten mit zusätzlichen, zeitgleich gesammelten Daten durch weitere Fahrzeuge in der Umgebung.
Fahren nach Echtzeit-Karten. Eine weitere Komponente sind hochpräzise, dynamische Echtzeit-Karten. Sie steuern das Fahrzeug mit einer Genauigkeit im Dezimeter-Bereich und sind unverzichtbar für das autonome Fahren, da sie eine Vorhersage der Steuerung über die Reichweite der Sensoren hinaus erlauben. Ein Beispiel dafür wäre eine Kurve hinter einer Kuppe. Echtzeit-Karten finden die bestmögliche Route und enthalten aktuelle Daten über Verkehrsregeln, Straßenschilder, mögliche Hindernisse oder Straßenverhältnisse.
Die zahlreichen neuen Systeme sorgen dafür, dass die Entwicklung neuer Fahrzeuge aufwendiger und komplizierter wird.
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